#| label: load_libraries
library(readr)
library(readxl)
library(pxmake) # to load PX files
library(pxR) # to load PX files
library(jsonlite) # to load JSON files
library(purrr)
library(writexl) # Write Excel files
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(ggplot2) # Diagrams
library(ggforce) # Diagrams
library(DT) # datatable()
library(DescTools)#| label: load_functions
### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ###
# Duplikate in df finden & als $unique oder $duplicates selektionierbar machen
find_and_remove_duplicates <- function(df) {
list(
unique = df[!duplicated(df), ],
duplicates = df[duplicated(df) | duplicated(df, fromLast = TRUE), ]
)
}
### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ###
# Aktive National- & Ständeräte identifizieren und selektionierbar machen
filter_active <- function(data, von, bis) {
von <- as.Date(von)
bis <- as.Date(bis)
data %>%
filter(
DateJoining <= bis, # Eintritt vor oder am Ende des Zeitraums
is.na(DateLeaving) | DateLeaving >= von # Kein Austritt oder Austritt nach Beginn des Zeitraums
)
}
### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ### ###
# Duplikate in df finden & als $unique oder $duplicates selektionierbar machenDaten werden aus verschiedenen Excel-Dateien ausgelesen, unabhängig davon, wie komplex oder verschachtelt sie sind (z. B. mehrere Sheets, verbundene Zellen, unterteilte Datenblöcke).
Bei Excel-Dateien mit mehreren Sheets werden Functions angewendet.
Header werden identifiziert und ggf. aus mehreren Zeilen zusammengesetzt.
Daten werden bereinigt, normalisiert und in das gewünschte Zielformat gebracht (z. B. Wide zu Long, Entfernen von Leerzeilen, Auflösen von verbundenen Zellen, Vereinheitlichung der Spaltenstruktur).
Die transformierten Daten werden für die weitere Analyse und Visualisation zu Verfügung gestellt.
Die verschiedenen Quellen verwenden teils unteschiedliche Parteibezeichnungen. Zur Vereinheitlichung wird deshalb initial eine Lookup Tabelle gebildet.
#| label: load_parties
# Dataframe bilden aus zwei Vektoren
parteinamen <- data.frame(
kuerzel = c("fdp", "sps", "svp", "mitte", "evp", "gps", "glp", "ucsp", "pda", "sd", "edu", "fps", "lega", "kvp", "mcg", "cvp", "bdp", "lps", "ldu", "poch", "rep", "eco", "sgv", "sbv", "sgb", "travs", "sav", "vsa", "vpod", "voev", "tcs", "vcs", "acs", "sbk", "ssv", "gem", "kdk", "kkjpd", "gdk", "ldk"),
name = c("Freisinnig-demokratische Partei (FDP.Die Liberalen)", "Sozialdemokratische Partei", "Schweizerische Volkspartei (bis 1936 Parolen der BGB Bern)", "Die Mitte", "Evangelische Volkspartei", "Grüne Partei der Schweiz", "Grünliberale Partei", "Christlichsoziale Partei der Schweiz (von der CVP unabhängige CSP)", "Partei der Arbeit", "Schweizer Demokraten", "Eidgenössisch-Demokratische Union", "Autopartei", "Lega dei Ticinesi", "Katholische Volkspartei", "Mouvement Citoyens Genevois", "Christlichdemokratische Volkspartei", "Bürgerlich-Demokratische Partei", "Liberale Partei der Schweiz", "Landesring der Unabhängigen", "Progressive Organisationen der Schweiz", "Schweizerische Republikanische Bewegung", "Economiesuisse (bis 15.9.2000: Schweizerischer Handels- und Industrieverein SHIV (Vorort))", "Schweizerischer Gewerbeverband", "Schweizer Bauernverband", "Schweizerischer Gewerkschaftsbund", "Travail.Suisse (bis 2002: Parolen des Christlichnationalen Gewerkschaftsbunds (CNG); dieser fusionierte per 1.1.2003 mit der VSA zu Travail.Suisse)", "Schweizerischer Arbeitgeberverband (bis 1996: Zentralverband Schweizerischer Arbeitgeber-Organisationen ZSAO)", "Vereinigung schweizerischer Angestelltenverbände", "Verband des Personals öffentlicher Dienste", "Verband öffentlicher Verkehr", "Touring Club Schweiz", "Verkehrs-Club der Schweiz", "Automobil Club der Schweiz", "Schweizer Bischofskonferenz", "Schweizerischer Städteverband", "Schweizerischer Gemeindeverband", "Konferenz der Kantonsregierungen", "Konferenz der kantonalen Justiz- und Polizeidirektoren", "Schweizerische Gesundheitsdirektorenkonferenz", "Konferenz der kantonalen Landwirtschaftsdirektoren"),
stringsAsFactors = FALSE)
# Parteikürzel in Grossbuchstaben
parteinamen$kuerzel <- toupper(parteinamen$kuerzel)
# Neue Spalte mit "p-" Präfix für späteren Lookup der Parteiparolen
parteinamen$kuerzel_vote_parole <- paste0("p-", parteinamen$kuerzel)
# Spaltenreihenfolge anpassen: p_kuerzel, kuerzel, name
parteinamen <- parteinamen[, c("kuerzel_vote_parole",
"kuerzel",
"name")]
# Anzeige mit datatable()
datatable(parteinamen,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))Kantone
#lookup_elec_nationalrat_canton
#lookup_elec_nationalrat_parties #| label: load_voting
# Schweizweite Abstimmungen
voting_raw <- read_delim("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/votes/abstimmungen_swissvotes_DATASET CSV 09-02-2025.csv",
delim = ";",
escape_double = FALSE,
trim_ws = TRUE,
show_col_types = FALSE)
# Datum formatieren
voting_raw <- voting_raw %>%
mutate(datum = dmy(datum))
# Einträge vor 2020 löschen
voting_5y <- voting_raw %>%
filter(datum >= as.Date("2020-01-01"))
datatable(voting_5y,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Parolen Header extrahieren um Parteinamen für Lookup vorzubereiten
voting_parties <- paste(grep("^p-", names(voting_5y), value = TRUE), collapse = ", ")
voting_5y %>%
select(anr, # Spalten-Wahl
datum,
titel_kurz_d,
titel_off_d,
rechtsform, #1 Obligatorisches Referendum
#2 Fakultatives Referendum
#3 Volksinitiative
#4 Direkter Gegenentwurf zu einer Volksinitiative
#5 Stichfrage
dep,
`br-pos`, #1 Befürwortend
#2 Ablehnend
#3 Keine
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
#9 Vorzug für die Volksinitiative (bei Stichfragen)
#. Missing
legisjahr,
`pa-iv`,
`bv-pos`, #1 Befürwortend
#2 Ablehnend
#3 Keine Abstimmungsempfehlung des Parlaments
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
`nr-pos`, #1 Befürwortende Mehrheit im Nationalrat
#2 Ablehnende Mehrheit im Nationalrat
#3 Keine Abstimmungsempfehlung des Nationalrats
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
nrja,
nrnein,
`sr-pos`, #1 Befürwortende Mehrheit im Ständerat
#2 Ablehnende Mehrheit im Ständerat
#3 Keine Abstimmungsempfehlung des Ständerats
#8 Vorzug für den Gegenentwurf (bei Stichfragen)
srja,
srnein,
# Parteiparolen
starts_with("p-"),
#1 Ja-Parole
#2 Nein-Parole
#3 keine Parole abzugeben
#4 empfahl, einen leeren Stimmzettel einzulegen
#5 Stimmfreigabe
#8 Bevorzugung des Gegenentwurfs (bei Stichfrage)
#9 Bevorzugung der Volksinitiative (bei Stichfrage)
#66 Neutral: keine Parole oder Empfehlung auf leer einlegen #9999 Organisation existiert nicht
#. Unbekannt
# Parteiparolen Kanton / Parteisektion
starts_with("p-dev-"),
#1 Ja-Parole
#2 Nein-Parole
#3 keine Parole abzugeben
#4 empfahl, einen leeren Stimmzettel einzulegen
#5 Stimmfreigabe
#8 Bevorzugung des Gegenentwurfs (bei Stichfrage)
#9 Bevorzugung der Volksinitiative (bei Stichfrage)
# [leer] Parole gleich wie Mutterpartei (oder unbekannt)
volk, #0 Eine Mehrheit der Abstimmenden hat die Vorlage abgelehnt
#1 Eine Mehrheit der Abstimmenden hat die Vorlage angenommen
#8 Bei Stichfragen: Mehrheit für Gegenentwurfs
#9 Bei Stichfragen: Mehrheit Volksinitiative
stand,
#0 Die Vorlage hat keine Mehrheit der Standesstimmen er-reicht
#1 Die Vorlage hat die Mehrheit der Standesstimmen erreicht
#3 Ständemehr nicht notwendig
#8 Bei Stichfragen: Mehrheit für Gegenentwurf
#9 Bei Stichfragen: Mehrheit für Volksinitiative
annahme, #0 Ablehnung der Vorlage
#1 Annahme der Vorlage
#8 Bei Stichfragen: Gegenentwurf angenommen
#9 Bei Stichfragen: Volksinitiative angenommen
#. Bei Stichfragen: Ergebnis der Stichfrage obsolet
berecht,
stimmen,
bet,
leer,
ungultig,
gultig,
volkja,
volknein,
`volkja-proz`)# A tibble: 49 × 84
anr datum titel_kurz_d titel_off_d rechtsform dep `br-pos` legisjahr
<dbl> <date> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr>
1 629 2020-02-09 Initiative … Volksiniti… 3 6 2 2019-2023
2 630 2020-02-09 Verbot der … Strafgeset… 2 3 1 2019-2023
3 631 2020-09-27 Begrenzungs… Volksiniti… 3 3 2 2019-2023
4 632 2020-09-27 Jagdgesetz Änderung d… 2 7 1 2019-2023
5 633 2020-09-27 Erhöhung de… Änderung d… 2 5 1 2019-2023
6 634 2020-09-27 Vaterschaft… Änderung d… 2 2 1 2019-2023
7 635 2020-09-27 Beschaffung… Bundesbesc… 2 4 1 2019-2023
8 636 2020-11-29 Konzernvera… Volksiniti… 3 3 2 2019-2023
9 637 2020-11-29 «Kriegsgesc… Volksiniti… 3 6 2 2019-2023
10 638 2021-03-07 Initiative … Volksiniti… 3 3 2 2019-2023
# ℹ 39 more rows
# ℹ 76 more variables: `pa-iv` <dbl>, `bv-pos` <dbl>, `nr-pos` <dbl>,
# nrja <chr>, nrnein <chr>, `sr-pos` <dbl>, srja <chr>, srnein <chr>,
# `p-fdp` <chr>, `p-sps` <chr>, `p-svp` <chr>, `p-mitte` <dbl>,
# `p-evp` <chr>, `p-gps` <chr>, `p-glp` <dbl>, `p-pda` <chr>, `p-sd` <chr>,
# `p-edu` <chr>, `p-fps` <chr>, `p-lega` <chr>, `p-kvp` <chr>, `p-mcg` <chr>,
# `p-ucsp` <chr>, `p-cvp` <chr>, `p-bdp` <dbl>, `p-lps` <chr>, …voting_5y_dates <- voting_5y %>%
select(datum) %>%
distinct() %>%
pull(datum) %>%
as.character()#| label: load_nationalrat
# Nationalrat: Daten einlesen
elec_nationalrat <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/Ratsmitglieder_1848_DE_BUND_NR.xlsx")
# Struktur prüfen
str(elec_nationalrat)tibble [492 × 21] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ Active : logi [1:492] TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE ...
$ FirstName : chr [1:492] "Jean-Luc" "Jean-Luc" "Jean-Luc" "Cyril" ...
$ LastName : chr [1:492] "Addor" "Addor" "Addor" "Aellen" ...
$ GenderAsString : chr [1:492] "m" "m" "m" "m" ...
$ CantonName : chr [1:492] "Wallis" "Wallis" "Wallis" "Genf" ...
$ CantonAbbreviation : chr [1:492] "VS" "VS" "VS" "GE" ...
$ CouncilName : chr [1:492] "Nationalrat" "Nationalrat" "Nationalrat" "Nationalrat" ...
$ ParlGroupName : chr [1:492] "Fraktion der Schweizerischen Volkspartei" "Fraktion der Schweizerischen Volkspartei" "Fraktion der Schweizerischen Volkspartei" "FDP-Liberale Fraktion" ...
$ ParlGroupAbbreviation: chr [1:492] "V" "V" "V" "RL" ...
$ PartyName : chr [1:492] "Schweizerische Volkspartei" "Schweizerische Volkspartei" "Schweizerische Volkspartei" "FDP.Die Liberalen" ...
$ PartyAbbreviation : chr [1:492] "SVP" "SVP" "SVP" "FDP-Liberale" ...
$ MaritalStatusText : chr [1:492] "verheiratet" "verheiratet" "verheiratet" NA ...
$ Nationality : chr [1:492] "Schweiz,Italien" "Schweiz,Italien" "Schweiz,Italien" "Schweiz" ...
$ BirthPlace_City : chr [1:492] "Lausanne" "Lausanne" "Lausanne" "Genf" ...
$ BirthPlace_Canton : chr [1:492] "Waadt" "Waadt" "Waadt" "Genf" ...
$ Mandates : chr [1:492] "Vice-président de l'UDC du Valais romand; Membre du Comité central de l'UDC Suisse; Député au Grand Conseil: 20"| __truncated__ "Vice-président de l'UDC du Valais romand; Membre du Comité central de l'UDC Suisse; Député au Grand Conseil: 20"| __truncated__ "Vice-président de l'UDC du Valais romand; Membre du Comité central de l'UDC Suisse; Député au Grand Conseil: 20"| __truncated__ "PLR Genève" ...
$ DateJoining : chr [1:492] "04.12.2023" "30.11.2015" "02.12.2019" "04.12.2023" ...
$ DateLeaving : chr [1:492] NA "01.12.2019" "03.12.2023" NA ...
$ Citizenship : chr [1:492] "Sainte-Croix (VD),Savièse (VS)" "Sainte-Croix (VD),Savièse (VS)" "Sainte-Croix (VD),Savièse (VS)" "Genf (GE)" ...
$ DateOfBirth : chr [1:492] "22.04.1964" "22.04.1964" "22.04.1964" "29.02.1972" ...
$ DateOfDeath : logi [1:492] NA NA NA NA NA NA ...# Fehlende Werte (NA), Klassen und Levels prüfen
Abstract(elec_nationalrat)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
elec_nationalrat
data frame: 492 obs. of 21 variables
0 complete cases (0.0%)
Nr Class ColName NAs Levels
1 log Active .
2 chr FirstName .
3 chr LastName .
4 chr GenderAsString .
5 chr CantonName .
6 chr CantonAbbreviation .
7 chr CouncilName .
8 chr ParlGroupName 2 (0.4%)
9 chr ParlGroupAbbreviation 2 (0.4%)
10 chr PartyName .
11 chr PartyAbbreviation .
12 chr MaritalStatusText 324 (65.9%)
13 chr Nationality 1 (0.2%)
14 chr BirthPlace_City 2 (0.4%)
15 chr BirthPlace_Canton 17 (3.5%)
16 chr Mandates 47 (9.6%)
17 chr DateJoining .
18 chr DateLeaving 204 (41.5%)
19 chr Citizenship 4 (0.8%)
20 chr DateOfBirth .
21 log DateOfDeath 492 (100.0%) PlotMiss(elec_nationalrat) 
# Duplikate mittels Funktion ermitteln
elec_nationalrat_duplicates <- find_and_remove_duplicates(elec_nationalrat)
# elec_nationalrat_duplicates$unique
# elec_nationalrat_duplicates$duplicates
# df mit unique Einträge weiterverwenden
elec_nationalrat <- elec_nationalrat_duplicates$unique
# Auf relevante Spalten reduzieren und Datumsformat anpassen
# Spaltenüberschriften konkateniert
# cat(paste(paste0('"', colnames(elec_nationalrat), '"'),collapse = ",\n"))
elec_nationalrat_final <- elec_nationalrat %>%
select(# "Active",
# "FirstName",
# "LastName",
# "GenderAsString",
"CantonName",
"CantonAbbreviation",
# "CouncilName",
# "ParlGroupName",
# "ParlGroupAbbreviation",
"PartyName",
"PartyAbbreviation",
# "MaritalStatusText",
# "Nationality",
# "BirthPlace_City",
# "BirthPlace_Canton",
# "Mandates",
"DateJoining",
"DateLeaving",
# "Citizenship",
# "DateOfBirth",
"DateOfDeath") %>%
mutate(DateJoining = dmy(DateJoining),
DateLeaving = dmy(DateLeaving),
DateOfDeath = dmy(DateOfDeath))
datatable(elec_nationalrat_final,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))#TODO: in Liste aufnehmen
# Kantone und Parteien extrahieren für die vereinheitlichung der Namen.
lookup_elec_nationalrat_canton <- elec_nationalrat_final %>%
select(CantonAbbreviation, CantonName) %>%
distinct()
lookup_elec_nationalrat_parties <- elec_nationalrat_final %>%
select(PartyAbbreviation, PartyName) %>%
distinct()
# TODO: Anwenden für kombinierte Liste NR & SR
#TODO: in Liste aufnehmen
# Kantone und Parteien extrahieren für die vereinheitlichung der Namen.
lookup_elec_nationalrat_canton <- elec_nationalrat_final %>%
select(CantonAbbreviation, CantonName) %>%
distinct()
lookup_elec_nationalrat_parties <- elec_nationalrat_final %>%
select(PartyAbbreviation, PartyName) %>%
distinct()
# Abstiummungsdatum (voting_5y_dates) als Spalten hinzufügen
elec_nationalrat_final <- elec_nationalrat_final %>%
mutate(!!!setNames(rep(list(NA_integer_), length(voting_5y_dates)), voting_5y_dates))
# Ergänzen ob Ratsmitglied zum Zeitpunkt der Abstimmung aktiv war
elec_nationalrat_final <- elec_nationalrat_final %>%
mutate(!!!setNames(
lapply(voting_5y_dates, function(datum) {
abstimmungsdatum <- as.Date(datum)
with(., as.integer( # 1 der 0 zurück
DateJoining <= abstimmungsdatum &
(is.na(DateLeaving) | DateLeaving >= abstimmungsdatum)
))
}),
voting_5y_dates))
# Sitze pro Kanton, Partei und Jahr/Abstimmung
#
# # long format
# df_sum <- elec_nationalrat_final %>%
# group_by(CantonAbbreviation, PartyAbbreviation) %>%
# summarise(sum_value = sum(value, na.rm = TRUE),
# .groups = "drop")
#
# # wide format
# # Pivotieren: Partei-Spalten erzeugen
# df_wide <- df_sum %>%
# pivot_wider(names_from = PartyAbbreviation,
# values_from = sum_value,
# values_fill = 0)
#
#
#
# # Partei-Spaltennamen extrahieren (ohne Kanton/Jahr)
# partei_cols <- setdiff(names(df_wide),
# c("CantonAbbreviation"))
#
# # Spaltensummen der Parteien berechnen für Sortierung
# partei_sums <- colSums(df_wide[partei_cols])
#
# # Zeilensumme der Kantone/Jahre hinzufügen
# df_wide$Total <- rowSums(df_wide[partei_cols])
#
#
# # Parteispalten-Anordnung nach Summe sortieren
# sorted_partei <- names(sort(partei_sums,
# decreasing = TRUE))
#
#
# # Dataframe neu anordnen: Kanton/Jahr, sortierte und gefilterte Parteien
# elec_nationalrat_final <- df_wide[, c(setdiff(names(df_wide),
# partei_cols),
# sorted_partei)] %>%
# arrange(desc(Total))
#
#
#
# datatable(elec_nationalrat_final,
# class = 'nowrap',
# filter = 'top',
# options = list(pageLength = 7,
# scrollX = TRUE,
# search = list(regex = TRUE,
# caseInsensitive = TRUE)))
# write_xlsx(elec_nationalrat,
# "elec_nationalrat_final.xlsx")#| label: load_ständerat
# Ständerat: Daten einlesen
elec_ständerat <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/Ratsmitglieder_1848_DE_BUND_SR.xlsx")
str(elec_ständerat)tibble [155 × 21] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ Active : logi [1:155] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE ...
$ FirstName : chr [1:155] "Marianne" "Marianne" "Pirmin" "Pirmin" ...
$ LastName : chr [1:155] "Binder-Keller" "Binder-Keller" "Bischof" "Bischof" ...
$ GenderAsString : chr [1:155] "f" "f" "m" "m" ...
$ CantonName : chr [1:155] "Aargau" "Aargau" "Solothurn" "Solothurn" ...
$ CantonAbbreviation : chr [1:155] "AG" "AG" "SO" "SO" ...
$ CouncilName : chr [1:155] "Ständerat" "Nationalrat" "Ständerat" "Nationalrat" ...
$ ParlGroupName : chr [1:155] "Die Mitte-Fraktion. Die Mitte. EVP." "Die Mitte-Fraktion. Die Mitte. EVP." "Die Mitte-Fraktion. Die Mitte. EVP." "Fraktion CVP/EVP/glp" ...
$ ParlGroupAbbreviation: chr [1:155] "M-E" "M-E" "M-E" "M-E" ...
$ PartyName : chr [1:155] "Die Mitte" "Christlichdemokratische Volkspartei der Schweiz" "Die Mitte" "Christlichdemokratische Volkspartei der Schweiz" ...
$ PartyAbbreviation : chr [1:155] "M-E" "CVP" "M-E" "CVP" ...
$ MaritalStatusText : chr [1:155] "verheiratet" "verheiratet" NA NA ...
$ Nationality : chr [1:155] "Schweiz" "Schweiz" "Schweiz" "Schweiz" ...
$ BirthPlace_City : chr [1:155] "Zürich" "Zürich" "Solothurn" "Solothurn" ...
$ BirthPlace_Canton : chr [1:155] "Zürich" "Zürich" "Solothurn" "Solothurn" ...
$ Mandates : chr [1:155] "Mitglied Präsidium Die Mitte Schweiz; Präsidentin Die Mitte Aargau" "Mitglied Präsidium Die Mitte Schweiz; Präsidentin Die Mitte Aargau" "Legislative des Kantons (Kantonsrat): von April 2005 bis November 2007; Exekutive der Gemeinde (Gemeinderat) So"| __truncated__ "Legislative des Kantons (Kantonsrat): von April 2005 bis November 2007; Exekutive der Gemeinde (Gemeinderat) So"| __truncated__ ...
$ DateJoining : chr [1:155] "04.12.2023" "02.12.2019" "04.12.2023" "03.12.2007" ...
$ DateLeaving : chr [1:155] NA "03.12.2023" NA "04.12.2011" ...
$ Citizenship : chr [1:155] "Baden (AG),Untersiggenthal (AG),Zurzach (Bad Zurzach) (AG)" "Baden (AG),Untersiggenthal (AG),Zurzach (Bad Zurzach) (AG)" "Eggersriet (SG),Grub (AR)" "Eggersriet (SG),Grub (AR)" ...
$ DateOfBirth : chr [1:155] "15.06.1958" "15.06.1958" "24.02.1959" "24.02.1959" ...
$ DateOfDeath : logi [1:155] NA NA NA NA NA NA ...# Anzeige mit datatable()
datatable(elec_ständerat,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Fehlende Werte (NA), Klassen und Levels prüfen
Abstract(elec_ständerat)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
elec_ständerat
data frame: 155 obs. of 21 variables
0 complete cases (0.0%)
Nr Class ColName NAs Levels
1 log Active .
2 chr FirstName .
3 chr LastName .
4 chr GenderAsString .
5 chr CantonName .
6 chr CantonAbbreviation .
7 chr CouncilName .
8 chr ParlGroupName .
9 chr ParlGroupAbbreviation .
10 chr PartyName .
11 chr PartyAbbreviation .
12 chr MaritalStatusText 116 (74.8%)
13 chr Nationality .
14 chr BirthPlace_City .
15 chr BirthPlace_Canton .
16 chr Mandates 11 (7.1%)
17 chr DateJoining .
18 chr DateLeaving 45 (29.0%)
19 chr Citizenship .
20 chr DateOfBirth .
21 log DateOfDeath 155 (100.0%) PlotMiss(elec_ständerat)
# Datensatz reduzieren auf Aktive und doppelte Einträge elimnieren
elec_ständerat_reduced <- elec_ständerat %>%
filter(Active == TRUE) %>%
distinct(.keep_all = TRUE) %>%
select(CantonAbbreviation,
CantonName,
PartyAbbreviation,
PartyName) %>%
mutate(value = 1)
datatable(elec_ständerat_reduced,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Sitze pro Kanton, Partei und Jahr
# long format
df_sum <- elec_ständerat_reduced %>%
group_by(CantonAbbreviation, PartyAbbreviation) %>%
summarise(sum_value = sum(value, na.rm = TRUE),
.groups = "drop")
# wide format
# Pivotieren: Partei-Spalten erzeugen
df_wide <- df_sum %>%
pivot_wider(names_from = PartyAbbreviation,
values_from = sum_value,
values_fill = 0)
# Partei-Spaltennamen extrahieren (ohne Kanton/Jahr)
partei_cols <- setdiff(names(df_wide),
c("CantonAbbreviation"))
# Spaltensummen der Parteien berechnen für Sortierung
partei_sums <- colSums(df_wide[partei_cols])
# Zeilensumme der Kantone/Jahre hinzufügen
df_wide$Total <- rowSums(df_wide[partei_cols])
# Parteispalten-Anordnung nach Summe sortieren
sorted_partei <- names(sort(partei_sums,
decreasing = TRUE))
# Dataframe neu anordnen: Kanton/Jahr, sortierte und gefilterte Parteien
elec_ständerat_final <- df_wide[, c(setdiff(names(df_wide),
partei_cols),
sorted_partei)] %>%
arrange(desc(Total))
datatable(elec_ständerat_final,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# write_xlsx(elec_ständerat,
# "elec_ständerat_final.xlsx")# TODO Die Kantonalen Abstimmungen finden nicht in allen kantonen gleichzeitg statt. Deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
# Struktur der "schön formatierten" Exceldatei lässt keinen "simplen" Import zu.
# Header ist in Zeile 2 und nicht vollständig
# Daten (für Kantone) starten in Zeile 4 aber enden auf Zeile 29 bevor es mit Kommentaren und Fussnoten weitergeht
# Header aus Zeile 2 für Spaltennamen lesen
tmp_header <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.05.01.03_KANTON_Kantonale_Parlamentswahlen.xlsx",
sheet = 1,
skip = 1, # Header ist Zeile 2
n_max = 0) %>%
names()
# Lücken im Header anpassen (i.e. erste beiden Spalten benennen)
tmp_header <- c("Kanton", "Leer", tmp_header)
tmp_name_map <- c("Kanton" = "Kanton",
"Leer" = "Leer",
"Wahljahr 5)" = "Wahljahr",
"FDP 2)" = "FDP",
"SP" = "SP",
"SVP" = "SVP",
"LPS 2)" = "LPS",
"EVP" = "EVP",
"CSP" = "CSP",
"GLP" = "GLP",
"Die Mitte 8)" = "Mitte",
"CVP 3) 8)" = "CVP",
"BDP 8)" = "BDP",
"PdA" = "PdA",
"PSA" = "PSA",
"Grüne 9)" = "Grüne",
"FGA" = "FGA",
"Sol." = "Sol.",
"EDU" = "EDU",
"Lega" = "Lega",
"MCG (MCR)" = "MCR",
"Übrige 4)" = "Übrige",
"Total" = "Total")
# Automatisch ersetzen
tmp_header <- ifelse(tmp_header %in% names(tmp_name_map),
tmp_name_map[tmp_header],
tmp_header)
print(tmp_header) [1] "Kanton" "Leer" "Wahljahr" "FDP" "SP" "SVP"
[7] "LPS" "EVP" "CSP" "GLP" "Mitte" "CVP"
[13] "BDP" "PdA" "PSA" "Grüne" "FGA" "Sol."
[19] "EDU" "Lega" "MCR" "Übrige" "Total" # Daten ab Zeile 4 importieren
elec_kantonsparlament_raw <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.05.01.03_KANTON_Kantonale_Parlamentswahlen.xlsx",
sheet = 1,
skip = 3, # überspringt die ersten 3 Zeilen
col_names = tmp_header)
# Schritt 4: Nur Zeilen behalten, in denen "Wahljahr" nicht NA ist
elec_kantonsparlament <- elec_kantonsparlament_raw %>%
filter(!is.na(Wahljahr)) %>%
select(-Leer)
# Ergebnis anzeigen
print(elec_kantonsparlament)# A tibble: 26 × 22
Kanton Wahljahr FDP SP SVP LPS EVP CSP GLP Mitte CVP BDP
<chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
1 Zürich 2023 29 36 46 * 7 * 24 11 * *
2 Bern 2022 18 32 44 * 9 * 16 12 * *
3 Luzern 2023 22 19 27 * 0 * 8 32 * *
4 Uri 6) 2024 12 4 17 * * * 3 22 * *
5 Schwyz 2024 19 14 38 * 0 * 5 23 * *
6 Obwalden 2022 11 6 13 * * * 2 19 * *
7 Nidwald… 2022 16 2 15 * * * 5 15 * *
8 Glarus 2022 11 8 18 * * * 3 12 * *
9 Zug 2022 18 8 18 * * * 6 19 * *
10 Freiburg 2021 23 21 18 * 0 4 3 26 * *
# ℹ 16 more rows
# ℹ 10 more variables: PdA <chr>, PSA <chr>, Grüne <chr>, FGA <chr>,
# Sol. <chr>, EDU <chr>, Lega <chr>, MCR <chr>, Übrige <chr>, Total <dbl>Die Kantonalen Abstimmungen finden nicht in allen kantonen gleichzeitg statt. Deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
Die Struktur der “schön formatierten” Exceldatei lässt keinen “simplen” Import zu.
1 Excelsheet / Jahr
Header ist in Zeile 2 und nicht vollständig
Daten (für Kantone) starten in Zeile 4 aber enden auf Zeile 29 bevor es mit Kommentaren und Fussnoten weitergeht.
Dateipfad und gewünschte Sheets festlegen
dateipfad <- "~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.06.01_KANTON_Kantonale_Regierungswahlen.xlsx"
selected_sheets <- c("2024", "2023", "2022","2021","2020","2019")Function
import_election_data <- function(dateipfad, sheetname) {
# Headerzeilen einlesen
header <- readxl::read_excel(dateipfad,
sheet = sheetname,
skip = 1,
n_max = 0) %>%
names()
# Header anpassen: Wahljahr vereinheitlichen und Kanton hinzufügen
header[grepl("^Wahljahr", header)] <- "Wahljahr"
header <- c("Kanton", header)
# Daten ab Zeile 4 importieren
daten_raw <- read_excel(dateipfad,
sheet = sheetname,
skip = 3,
col_names = header)
# Zeilen ohne "Wahljahr" ausschliessen
wahljahr_col <- names(daten_raw)[grepl("^Wahljahr",
names(daten_raw))][1]
names(daten_raw)[names(daten_raw) == wahljahr_col] <- "Wahljahr"
daten_wide <- daten_raw %>%
filter(!is.na(suppressWarnings(as.numeric(.data[[wahljahr_col]]))))
# Zu pivotierenden Spalten in numeric umwandeln
cols_pivot <- setdiff(names(daten_wide), c("Kanton", wahljahr_col))
daten_wide <- daten_wide %>%
mutate(across(all_of(cols_pivot), as.numeric))
# 6. Pivotieren
daten_long <- daten_wide %>%
pivot_longer(
cols = all_of(cols_pivot),
names_to = "Partei",
values_to = "Wert")
return(daten_long)
}Function ausführen: Import und Konsolidation
# Objekt erstellen, mit Sheets als tibble/dataframe
daten_liste <- setNames(lapply(selected_sheets,
function(sheet) import_election_data (dateipfad,
sheet)),
selected_sheets)
str(daten_liste)List of 6
$ 2024: tibble [494 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kanton : chr [1:494] "Zürich" "Zürich" "Zürich" "Zürich" ...
..$ Wahljahr: num [1:494] 2023 2023 2023 2023 2023 ...
..$ Partei : chr [1:494] "FDP 2" "SP" "SVP" "LP 2" ...
..$ Wert : num [1:494] 1 1 2 NA 0 NA 0 1 NA NA ...
$ 2023: tibble [494 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kanton : chr [1:494] "Zürich" "Zürich" "Zürich" "Zürich" ...
..$ Wahljahr: num [1:494] 2023 2023 2023 2023 2023 ...
..$ Partei : chr [1:494] "FDP 2)" "SP" "SVP" "LP 2)" ...
..$ Wert : num [1:494] 1 1 2 NA 0 NA 0 1 NA NA ...
$ 2022: tibble [494 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kanton : chr [1:494] "Zürich" "Zürich" "Zürich" "Zürich" ...
..$ Wahljahr: num [1:494] 2019 2019 2019 2019 2019 ...
..$ Partei : chr [1:494] "FDP 2)" "SP" "SVP" "LP 2)" ...
..$ Wert : num [1:494] 1 1 2 NA 0 NA NA NA 1 0 ...
$ 2021: tibble [494 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kanton : chr [1:494] "Zürich" "Zürich" "Zürich" "Zürich" ...
..$ Wahljahr: num [1:494] 2019 2019 2019 2019 2019 ...
..$ Partei : chr [1:494] "FDP 2)" "SP" "SVP" "LP 2)" ...
..$ Wert : num [1:494] 1 1 2 NA 0 NA NA NA 1 0 ...
$ 2020: tibble [780 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kanton : chr [1:780] "Zürich" "Zürich" "Zürich" "Zürich" ...
..$ Wahljahr: num [1:780] 2019 2019 2019 2019 2019 ...
..$ Partei : chr [1:780] "FDP 2)" "CVP 3)" "SP" "SVP" ...
..$ Wert : num [1:780] 1 1 1 2 NA NA NA 0 NA NA ...
$ 2019: tibble [780 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kanton : chr [1:780] "Zürich" "Zürich" "Zürich" "Zürich" ...
..$ Wahljahr: num [1:780] 2019 2019 2019 2019 2019 ...
..$ Partei : chr [1:780] "FDP 2)" "CVP 3)" "SP" "SVP" ...
..$ Wert : num [1:780] 1 1 2 2 NA NA NA 0 NA NA ...lapply(daten_liste, summary)$`2024`
Kanton Wahljahr Partei Wert
Length:494 Min. :2020 Length:494 Min. :0.000
Class :character 1st Qu.:2022 Class :character 1st Qu.:0.000
Mode :character Median :2023 Mode :character Median :1.000
Mean :2023 Mean :1.613
3rd Qu.:2024 3rd Qu.:2.000
Max. :2024 Max. :7.000
NA's :303
$`2023`
Kanton Wahljahr Partei Wert
Length:494 Min. :2020 Length:494 Min. :0.000
Class :character 1st Qu.:2020 Class :character 1st Qu.:0.000
Mode :character Median :2022 Mode :character Median :1.000
Mean :2022 Mean :1.647
3rd Qu.:2023 3rd Qu.:2.000
Max. :2023 Max. :7.000
NA's :307
$`2022`
Kanton Wahljahr Partei Wert
Length:494 Min. :2018 Length:494 Min. :0.000
Class :character 1st Qu.:2020 Class :character 1st Qu.:0.000
Mode :character Median :2020 Mode :character Median :1.000
Mean :2020 Mean :1.613
3rd Qu.:2022 3rd Qu.:2.000
Max. :2022 Max. :7.000
NA's :303
$`2021`
Kanton Wahljahr Partei Wert
Length:494 Min. :2017 Length:494 Min. :0.000
Class :character 1st Qu.:2018 Class :character 1st Qu.:0.000
Mode :character Median :2020 Mode :character Median :1.000
Mean :2019 Mean :1.613
3rd Qu.:2020 3rd Qu.:2.000
Max. :2021 Max. :7.000
NA's :303
$`2020`
Kanton Wahljahr Partei Wert
Length:780 Min. :2016 Length:780 Min. :0.000
Class :character 1st Qu.:2018 Class :character 1st Qu.:0.000
Mode :character Median :2019 Mode :character Median :1.000
Mean :2019 Mean :1.604
3rd Qu.:2020 3rd Qu.:2.000
Max. :2020 Max. :7.000
NA's :588
$`2019`
Kanton Wahljahr Partei Wert
Length:780 Min. :2015 Length:780 Min. :0.000
Class :character 1st Qu.:2016 Class :character 1st Qu.:0.000
Mode :character Median :2018 Mode :character Median :1.000
Mean :2017 Mean :1.596
3rd Qu.:2018 3rd Qu.:2.000
Max. :2019 Max. :7.000
NA's :587 # Alle tibbles zu einem Dataframe zusammenfügen
elec_kantonale_regierung_combined <- bind_rows(daten_liste,
.id = "Sheet")
datatable(elec_kantonale_regierung_combined,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# TODO:
# Parteinamen bereinigen!
# finales file: elec_kantonale_regierung_final
# Dataframe als Excel schreiben
# write_xlsx(elec_kantonale_regierung_final,
# "elec_kantonale_regierung_final.xlsx")1 Excelsheet / Jahr
Header zweizeilig mit Start in Zeile –> 3 skip = 2, n_max = 2,
Teils verbundene Header-Zeilen (vertikal/horizontal)
Cluster Einwohnerzahlen unterteilt Daten
Parteinamen uneinheitlich aufgrund von Fussnoten
–> Datenformat “wide” zuerst bereinigen und ins “long” Format bringen
Dateipfad und gewünschte Sheets festlegen
dateipfad <- "~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/elections/je-d-17.02.07.01_GEMEINDE_Die Exekutiven der statistischen Städte.xlsx"
selected_sheets <- c("2024", "2023", "2022","2021","2020","2019") Function für den Import der Gemeindedaten
importiere_sheet <- function(dateipfad, sheetname) {
###################################################################
########## DATEN IMPORTIEREN ######################################
########## Header definieren ######################################
###################################################################
# Headerzeilen einlesen
header <- suppressMessages(read_excel(dateipfad,
sheet = sheetname,
skip = 2,
n_max = 2,
col_names = FALSE))
# Daten einlesen
daten_raw <- suppressMessages(read_excel(dateipfad,
sheet = sheetname,
skip = 5,
col_names = FALSE))
# Die Spaltennamen zusammensetzen
# Leere Zellen in 1. Headerzeile mit Werten von rechts auffüllen wenn leer/NA
header_filled <- as.data.frame(t(header)) # t() "matrix transpose"
header_filled <- fill(header_filled,
V1, # Header Spalte 1 (V1) auffüllen
.direction = "down") # Werte nach unten übernehmen
header_filled <- t(header_filled) # t() nochmals (zurück)
# Spaltennamen kombinieren
spaltennamen <- paste(header_filled[1, ],
header_filled[2, ],
sep = "_")
spaltennamen <- gsub("_NA|NA_","", spaltennamen) # Entfernt überflüssige NAs
# Spaltennamen zuweisen
colnames(daten_raw) <- spaltennamen
###################################################################
########## TRANSPONIEREN ##########################################
########## Gemeindegrössen Cluster ################################
###################################################################
# Cluster Einwohnerzahl als Spalte verwenden
daten_wide <- daten_raw %>%
mutate(Gemeindegrösse_Cluster = # Name der neuen Spalte
ifelse(
is.na( # 4) auf NA prüfen
suppressWarnings( # 3) Warnung aus (z.B. "≥ ..Einw..")
as.numeric( # 2) Wert als Zahl
gsub("'", "", `Kantons-Nr.`) # 1) Tausender Zeichen (') entfernen
))),
as.character(`Kantons-Nr.`), # 5) Wert von "Kantons-Nr"
NA_character_ # sonst NA
)) %>%
fill(Gemeindegrösse_Cluster,
.direction = "down") %>% # Cluster nach unten auffüllen
filter(!is.na(suppressWarnings(
as.numeric(gsub("'", "", `Kantons-Nr.`))))) # Herausfiltern von Zeilen mit NICHT-numerischem Wert
# Ansicht (Snapshot) nach transponieren
daten_wide[1:10, # 10 Zeilen
c(1:10, # 10 Spalten +
ncol(daten_wide))] # Letzte Spalte
# ncol() von df daten_wide --> Anz. Spalten
# Anzahl Spalten = Position letzte Spalte
###################################################################
########## TRANSPONIEREN ##########################################
########## Frauen, Männer, Total & Parteien ## ####################
###################################################################
daten_long <- daten_wide %>%
mutate(across(matches("(_Frauen|_Männer|_Total)$"),
~ suppressWarnings(as.numeric(.)))) %>% # Werte numerisch
pivot_longer(cols = matches("(_Frauen|_Männer|_Total)$"), # Spaltenauswahl
names_to = c("Partei", "m_w_Total"), # Neue Label-Spalte
names_pattern = "^(.*)_(Frauen|Männer|Total)$", # RegEx
values_to = "Wert") # Neue Wert-Spalte
return(daten_long)
}Function ausführen: Import der Dateien testen
for (sheet in selected_sheets) {
cat("\n-----------------------------\n")
cat("Versuche Sheet:", sheet, "\n")
result <- tryCatch({
dat <- importiere_sheet(dateipfad, sheet)
cat("Sheet erfolgreich eingelesen:", sheet, "\n")
# Zusammenfassung:
cat("Anzahl Zeilen:", nrow(dat), "\n")
cat("Anzahl Spalten:", ncol(dat), "\n")
cat("Spaltennamen (erste 15):", paste(names(dat)[1:min(15, ncol(dat))], collapse = ", "), "\n")
TRUE
}, error = function(e) {
cat("Fehler beim Einlesen von Sheet:", sheet, "\n")
cat("Fehlermeldung:", e$message, "\n")
FALSE
})
}
-----------------------------
Versuche Sheet: 2024
Sheet erfolgreich eingelesen: 2024
Anzahl Zeilen: 7515
Anzahl Spalten: 10
Spaltennamen (erste 15): Kantons-Nr., Kanton, Gemeinde-Nr., Gemeinde, Wahljahr, Einwohner, Gemeindegrösse_Cluster, Partei, m_w_Total, Wert
-----------------------------
Versuche Sheet: 2023
Sheet erfolgreich eingelesen: 2023
Anzahl Zeilen: 7776
Anzahl Spalten: 10
Spaltennamen (erste 15): Kantons-Nr., Kanton, Gemeinde-Nr., Gemeinde, Wahljahr, Einwohner, Gemeindegrösse_Cluster, Partei, m_w_Total, Wert
-----------------------------
Versuche Sheet: 2022
Sheet erfolgreich eingelesen: 2022
Anzahl Zeilen: 7776
Anzahl Spalten: 10
Spaltennamen (erste 15): Kantons-Nr., Kanton, Gemeinde-Nr., Gemeinde, Wahljahr, Einwohner, Gemeindegrösse_Cluster, Partei, m_w_Total, Wert
-----------------------------
Versuche Sheet: 2021
Sheet erfolgreich eingelesen: 2021
Anzahl Zeilen: 7776
Anzahl Spalten: 10
Spaltennamen (erste 15): Kantons-Nr., Kanton, Gemeinde-Nr., Gemeinde, Wahljahr, Einwohner, Gemeindegrösse_Cluster, Partei, m_w_Total, Wert
-----------------------------
Versuche Sheet: 2020
Sheet erfolgreich eingelesen: 2020
Anzahl Zeilen: 7290
Anzahl Spalten: 10
Spaltennamen (erste 15): Kantons-Nr., Kanton, Gemeinde-Nr., Gemeinde, Wahljahr, Einwohner, Gemeindegrösse_Cluster, Partei, m_w_Total, Wert
-----------------------------
Versuche Sheet: 2019
Sheet erfolgreich eingelesen: 2019
Anzahl Zeilen: 14580
Anzahl Spalten: 11
Spaltennamen (erste 15): Kantons-Nr., Kanton, Gemeinde-Nr., Gemeinde, Einwohner, Grössenklasse-Nr., Grössenklasse, Gemeindegrösse_Cluster, Partei, m_w_Total, Wert Function ausführen: Import und Konsolidation
# Objekt erstellen, mit Sheets als tibble/dataframe
daten_liste <- setNames(lapply(selected_sheets,
function(sheet) importiere_sheet(dateipfad, sheet)),
selected_sheets)
str(daten_liste)List of 6
$ 2024: tibble [7,515 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kantons-Nr. : chr [1:7515] "1" "1" "1" "1" ...
..$ Kanton : chr [1:7515] "ZH" "ZH" "ZH" "ZH" ...
..$ Gemeinde-Nr. : num [1:7515] 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
..$ Gemeinde : chr [1:7515] "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" ...
..$ Wahljahr : num [1:7515] 2022 2022 2022 2022 2022 ...
..$ Einwohner : num [1:7515] 115129 115129 115129 115129 115129 ...
..$ Gemeindegrösse_Cluster: chr [1:7515] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Partei : chr [1:7515] "FDP 1" "FDP 1" "FDP 1" "Die Mitte 2" ...
..$ m_w_Total : chr [1:7515] "Frauen" "Männer" "Total" "Frauen" ...
..$ Wert : num [1:7515] 0 1 1 0 1 1 NA NA NA 1 ...
$ 2023: tibble [7,776 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kantons-Nr. : chr [1:7776] "1" "1" "1" "1" ...
..$ Kanton : chr [1:7776] "ZH" "ZH" "ZH" "ZH" ...
..$ Gemeinde-Nr. : num [1:7776] 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
..$ Gemeinde : chr [1:7776] "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" ...
..$ Wahljahr : num [1:7776] 2022 2022 2022 2022 2022 ...
..$ Einwohner : num [1:7776] 115129 115129 115129 115129 115129 ...
..$ Gemeindegrösse_Cluster: chr [1:7776] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Partei : chr [1:7776] "FDP 1" "FDP 1" "FDP 1" "Die Mitte 2" ...
..$ m_w_Total : chr [1:7776] "Frauen" "Männer" "Total" "Frauen" ...
..$ Wert : num [1:7776] 0 1 1 0 1 1 NA NA NA 1 ...
$ 2022: tibble [7,776 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kantons-Nr. : chr [1:7776] "1" "1" "1" "1" ...
..$ Kanton : chr [1:7776] "ZH" "ZH" "ZH" "ZH" ...
..$ Gemeinde-Nr. : num [1:7776] 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
..$ Gemeinde : chr [1:7776] "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" ...
..$ Wahljahr : num [1:7776] 2022 2022 2022 2022 2022 ...
..$ Einwohner : num [1:7776] 115129 115129 115129 115129 115129 ...
..$ Gemeindegrösse_Cluster: chr [1:7776] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Partei : chr [1:7776] "FDP 1" "FDP 1" "FDP 1" "Die Mitte 2" ...
..$ m_w_Total : chr [1:7776] "Frauen" "Männer" "Total" "Frauen" ...
..$ Wert : num [1:7776] 0 1 1 0 1 1 NA NA NA 1 ...
$ 2021: tibble [7,776 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kantons-Nr. : chr [1:7776] "1" "1" "1" "1" ...
..$ Kanton : chr [1:7776] "ZH" "ZH" "ZH" "ZH" ...
..$ Gemeinde-Nr. : num [1:7776] 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
..$ Gemeinde : chr [1:7776] "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" ...
..$ Wahljahr : num [1:7776] 2018 2018 2018 2018 2018 ...
..$ Einwohner : num [1:7776] 110912 110912 110912 110912 110912 ...
..$ Gemeindegrösse_Cluster: chr [1:7776] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Partei : chr [1:7776] "FDP 1" "FDP 1" "FDP 1" "Die Mitte 2" ...
..$ m_w_Total : chr [1:7776] "Frauen" "Männer" "Total" "Frauen" ...
..$ Wert : num [1:7776] 1 1 2 NA NA NA 0 1 1 2 ...
$ 2020: tibble [7,290 × 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kantons-Nr. : chr [1:7290] "1" "1" "1" "1" ...
..$ Kanton : chr [1:7290] "ZH" "ZH" "ZH" "ZH" ...
..$ Gemeinde-Nr. : num [1:7290] 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
..$ Gemeinde : chr [1:7290] "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" ...
..$ Wahljahr : num [1:7290] 2018 2018 2018 2018 2018 ...
..$ Einwohner : num [1:7290] 110912 110912 110912 110912 110912 ...
..$ Gemeindegrösse_Cluster: chr [1:7290] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Partei : chr [1:7290] "FDP 1)" "FDP 1)" "FDP 1)" "CVP" ...
..$ m_w_Total : chr [1:7290] "Frauen" "Männer" "Total" "Frauen" ...
..$ Wert : num [1:7290] 1 1 2 0 1 1 2 1 3 NA ...
$ 2019: tibble [14,580 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
..$ Kantons-Nr. : chr [1:14580] "1" "1" "1" "1" ...
..$ Kanton : chr [1:14580] "ZH" "ZH" "ZH" "ZH" ...
..$ Gemeinde-Nr. : num [1:14580] 230 230 230 230 230 230 230 230 230 230 ...
..$ Gemeinde : chr [1:14580] "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" "Winterthur" ...
..$ Einwohner : num [1:14580] 111851 111851 111851 111851 111851 ...
..$ Grössenklasse-Nr. : chr [1:14580] "4" "4" "4" "4" ...
..$ Grössenklasse : chr [1:14580] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Gemeindegrösse_Cluster: chr [1:14580] "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" "≥ 100'000 Einwohnerinnen und Einwohner" ...
..$ Partei : chr [1:14580] "FDP 1)" "FDP 1)" "FDP 1)" "CVP" ...
..$ m_w_Total : chr [1:14580] "Frauen" "Männer" "Total" "Frauen" ...
..$ Wert : num [1:14580] 1 1 2 0 1 1 2 1 3 NA ...lapply(daten_liste, summary)$`2024`
Kantons-Nr. Kanton Gemeinde-Nr. Gemeinde
Length:7515 Length:7515 Min. : 2 Length:7515
Class :character Class :character 1st Qu.: 581 Class :character
Mode :character Mode :character Median :2769 Mode :character
Mean :2936
3rd Qu.:5113
Max. :6711
Wahljahr Einwohner Gemeindegrösse_Cluster Partei
Min. :2020 Min. : 4957 Length:7515 Length:7515
1st Qu.:2021 1st Qu.: 11680 Class :character Class :character
Median :2022 Median : 15763 Mode :character Mode :character
Mean :2022 Mean : 25286
3rd Qu.:2024 3rd Qu.: 22110
Max. :2024 Max. :423193
m_w_Total Wert
Length:7515 Min. : 0.00
Class :character 1st Qu.: 1.00
Mode :character Median : 1.00
Mean : 1.73
3rd Qu.: 2.00
Max. :30.00
NA's :4986
$`2023`
Kantons-Nr. Kanton Gemeinde-Nr. Gemeinde
Length:7776 Length:7776 Min. : 2 Length:7776
Class :character Class :character 1st Qu.: 546 Class :character
Mode :character Mode :character Median :2770 Mode :character
Mean :2952
3rd Qu.:5192
Max. :6711
Wahljahr Einwohner Gemeindegrösse_Cluster Partei
Min. :2020 Min. : 4957 Length:7776 Length:7776
1st Qu.:2020 1st Qu.: 12104 Class :character Class :character
Median :2021 Median : 15754 Mode :character Mode :character
Mean :2021 Mean : 25369
3rd Qu.:2022 3rd Qu.: 22193
Max. :2023 Max. :423193
m_w_Total Wert
Length:7776 Min. : 0.000
Class :character 1st Qu.: 1.000
Mode :character Median : 1.000
Mean : 1.719
3rd Qu.: 2.000
Max. :30.000
NA's :5316
$`2022`
Kantons-Nr. Kanton Gemeinde-Nr. Gemeinde
Length:7776 Length:7776 Min. : 2 Length:7776
Class :character Class :character 1st Qu.: 546 Class :character
Mode :character Mode :character Median :2770 Mode :character
Mean :2952
3rd Qu.:5192
Max. :6711
Wahljahr Einwohner Gemeindegrösse_Cluster Partei
Min. :2019 Min. : 4957 Length:7776 Length:7776
1st Qu.:2020 1st Qu.: 12104 Class :character Class :character
Median :2021 Median : 15754 Mode :character Mode :character
Mean :2021 Mean : 25353
3rd Qu.:2022 3rd Qu.: 22193
Max. :2022 Max. :423193
m_w_Total Wert
Length:7776 Min. : 0.000
Class :character 1st Qu.: 1.000
Mode :character Median : 1.000
Mean : 1.725
3rd Qu.: 2.000
Max. :30.000
NA's :5325
$`2021`
Kantons-Nr. Kanton Gemeinde-Nr. Gemeinde
Length:7776 Length:7776 Min. : 2 Length:7776
Class :character Class :character 1st Qu.: 546 Class :character
Mode :character Mode :character Median :2770 Mode :character
Mean :2952
3rd Qu.:5192
Max. :6711
Wahljahr Einwohner Gemeindegrösse_Cluster Partei
Min. :2017 Min. : 4994 Length:7776 Length:7776
1st Qu.:2018 1st Qu.: 12068 Class :character Class :character
Median :2020 Median : 15754 Mode :character Mode :character
Mean :2020 Mean : 25043
3rd Qu.:2021 3rd Qu.: 21718
Max. :2021 Max. :409241
m_w_Total Wert
Length:7776 Min. : 0.000
Class :character 1st Qu.: 1.000
Mode :character Median : 1.000
Mean : 1.722
3rd Qu.: 2.000
Max. :30.000
NA's :5316
$`2020`
Kantons-Nr. Kanton Gemeinde-Nr. Gemeinde
Length:7290 Length:7290 Min. : 2 Length:7290
Class :character Class :character 1st Qu.: 546 Class :character
Mode :character Mode :character Median :2770 Mode :character
Mean :2951
3rd Qu.:5192
Max. :6711
Wahljahr Einwohner Gemeindegrösse_Cluster Partei
Min. :2016 Min. : 4994 Length:7290 Length:7290
1st Qu.:2017 1st Qu.: 11572 Class :character Class :character
Median :2018 Median : 15710 Mode :character Mode :character
Mean :2018 Mean : 24871
3rd Qu.:2020 3rd Qu.: 21090
Max. :2020 Max. :409241
m_w_Total Wert
Length:7290 Min. : 0.000
Class :character 1st Qu.: 1.000
Mode :character Median : 1.000
Mean : 1.717
3rd Qu.: 2.000
Max. :30.000
NA's :4827
$`2019`
Kantons-Nr. Kanton Gemeinde-Nr. Gemeinde
Length:14580 Length:14580 Min. : 2 Length:14580
Class :character Class :character 1st Qu.: 546 Class :character
Mode :character Mode :character Median :2770 Mode :character
Mean :2951
3rd Qu.:5192
Max. :6711
Einwohner Grössenklasse-Nr. Grössenklasse Gemeindegrösse_Cluster
Min. : 4928 Length:14580 Length:14580 Length:14580
1st Qu.: 11733 Class :character Class :character Class :character
Median : 15693 Mode :character Mode :character Mode :character
Mean : 25006
3rd Qu.: 21506
Max. :415367
Partei m_w_Total Wert
Length:14580 Length:14580 Min. : 0.00
Class :character Class :character 1st Qu.: 0.00
Mode :character Mode :character Median : 0.00
Mean : 0.65
3rd Qu.: 1.00
Max. :30.00
NA's :8084 # Alle tibbles zu einem Dataframe zusammenfügen
elec_gemeinde_exekutiven_combined <- bind_rows(daten_liste,
.id = "Sheet") %>%
select(-c('Grössenklasse-Nr.', Grössenklasse))
datatable(elec_gemeinde_exekutiven_combined,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# TODO:
# Parteinamen bereinigen!
# finales file: elec_gemeinde_exekutiven_final
# Dataframe als Excel schreiben
# write_xlsx(elec_gemeinde_exekutiven_final,
# "elec_gemeinde_exekutiven_final.xlsx")#| label: load_parties_rating
parties_rating <- read_excel("~/CAS/Zertifikatsarbeit/data/parties_economic_socio-political_rating.xlsx",
sheet = "matrix_eco-socio_enhanced")########################################################################
####################### BACKUP 04.06.2025 ##############################
########################################################################
# Anzeige mit datatable()
datatable(elec_nationalrat,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Fehlende Werte (NA), Klassen und Levels prüfen
Abstract(elec_nationalrat)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
elec_nationalrat
data frame: 478 obs. of 21 variables
0 complete cases (0.0%)
Nr Class ColName NAs Levels
1 log Active .
2 chr FirstName .
3 chr LastName .
4 chr GenderAsString .
5 chr CantonName .
6 chr CantonAbbreviation .
7 chr CouncilName .
8 chr ParlGroupName 2 (0.4%)
9 chr ParlGroupAbbreviation 2 (0.4%)
10 chr PartyName .
11 chr PartyAbbreviation .
12 chr MaritalStatusText 313 (65.5%)
13 chr Nationality 1 (0.2%)
14 chr BirthPlace_City 2 (0.4%)
15 chr BirthPlace_Canton 17 (3.6%)
16 chr Mandates 46 (9.6%)
17 chr DateJoining .
18 chr DateLeaving 200 (41.8%)
19 chr Citizenship 4 (0.8%)
20 chr DateOfBirth .
21 log DateOfDeath 478 (100.0%) PlotMiss(elec_nationalrat)
# Datensatz reduzieren auf Aktive und doppelte Einträge elimnieren
elec_nationalrat_reduced <- elec_nationalrat %>%
filter(Active == TRUE) %>%
distinct(.keep_all = TRUE) %>%
select(CantonAbbreviation,
CantonName,
PartyAbbreviation,
PartyName) %>%
mutate(value = 1)
datatable(elec_nationalrat_reduced,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Sitze pro Kanton, Partei und Jahr
# long format
df_sum <- elec_nationalrat_reduced %>%
group_by(CantonAbbreviation, PartyAbbreviation) %>%
summarise(sum_value = sum(value, na.rm = TRUE),
.groups = "drop")
# wide format
# Pivotieren: Partei-Spalten erzeugen
df_wide <- df_sum %>%
pivot_wider(names_from = PartyAbbreviation,
values_from = sum_value,
values_fill = 0)
# Partei-Spaltennamen extrahieren (ohne Kanton/Jahr)
partei_cols <- setdiff(names(df_wide),
c("CantonAbbreviation"))
# Spaltensummen der Parteien berechnen für Sortierung
partei_sums <- colSums(df_wide[partei_cols])
# Zeilensumme der Kantone/Jahre hinzufügen
df_wide$Total <- rowSums(df_wide[partei_cols])
# Parteispalten-Anordnung nach Summe sortieren
sorted_partei <- names(sort(partei_sums,
decreasing = TRUE))
# Dataframe neu anordnen: Kanton/Jahr, sortierte und gefilterte Parteien
elec_nationalrat_final <- df_wide[, c(setdiff(names(df_wide),
partei_cols),
sorted_partei)] %>%
arrange(desc(Total))
datatable(elec_nationalrat_final,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))########################################################################
####################### BACKUP 04.06.2025 ##############################
########################################################################
#TODO Es kann innerhalb der Legislatur Wechsel geben --> Anstelle der heute "Aktiven" ist es deshalb genauer die Räte/Konstellation zum Zeitpunkt der jeweiligen Abstimmung zu prüfen.
# Anzeige mit datatable()
datatable(elec_ständerat,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Fehlende Werte (NA), Klassen und Levels prüfen
Abstract(elec_ständerat)──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
elec_ständerat
data frame: 155 obs. of 21 variables
0 complete cases (0.0%)
Nr Class ColName NAs Levels
1 log Active .
2 chr FirstName .
3 chr LastName .
4 chr GenderAsString .
5 chr CantonName .
6 chr CantonAbbreviation .
7 chr CouncilName .
8 chr ParlGroupName .
9 chr ParlGroupAbbreviation .
10 chr PartyName .
11 chr PartyAbbreviation .
12 chr MaritalStatusText 116 (74.8%)
13 chr Nationality .
14 chr BirthPlace_City .
15 chr BirthPlace_Canton .
16 chr Mandates 11 (7.1%)
17 chr DateJoining .
18 chr DateLeaving 45 (29.0%)
19 chr Citizenship .
20 chr DateOfBirth .
21 log DateOfDeath 155 (100.0%) PlotMiss(elec_ständerat)
# Datensatz reduzieren auf Aktive und doppelte Einträge elimnieren
elec_ständerat_reduced <- elec_ständerat %>%
filter(Active == TRUE) %>%
distinct(.keep_all = TRUE) %>%
select(CantonAbbreviation,
CantonName,
PartyAbbreviation,
PartyName) %>%
mutate(value = 1)
datatable(elec_ständerat_reduced,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))# Sitze pro Kanton, Partei und Jahr
# long format
df_sum <- elec_ständerat_reduced %>%
group_by(CantonAbbreviation, PartyAbbreviation) %>%
summarise(sum_value = sum(value, na.rm = TRUE),
.groups = "drop")
# wide format
# Pivotieren: Partei-Spalten erzeugen
df_wide <- df_sum %>%
pivot_wider(names_from = PartyAbbreviation,
values_from = sum_value,
values_fill = 0)
# Partei-Spaltennamen extrahieren (ohne Kanton/Jahr)
partei_cols <- setdiff(names(df_wide),
c("CantonAbbreviation"))
# Spaltensummen der Parteien berechnen für Sortierung
partei_sums <- colSums(df_wide[partei_cols])
# Zeilensumme der Kantone/Jahre hinzufügen
df_wide$Total <- rowSums(df_wide[partei_cols])
# Parteispalten-Anordnung nach Summe sortieren
sorted_partei <- names(sort(partei_sums,
decreasing = TRUE))
# Dataframe neu anordnen: Kanton/Jahr, sortierte und gefilterte Parteien
elec_ständerat_final <- df_wide[, c(setdiff(names(df_wide),
partei_cols),
sorted_partei)] %>%
arrange(desc(Total))
datatable(elec_ständerat_final,
class = 'nowrap',
filter = 'top',
options = list(pageLength = 7,
scrollX = TRUE,
search = list(regex = TRUE,
caseInsensitive = TRUE)))########################################################################
####################### BACKUP 03.06.2025 ##############################
########################################################################
#
# datatable(elec_kantonale_regierung_final,
# class = 'nowrap',
# filter = 'top',
# options = list(pageLength = 7,
# scrollX = TRUE,
# search = list(regex = TRUE,
# caseInsensitive = TRUE)))
#
# # Änderungen verfolgen
# # Partei-Spalten bestimmen
# parteien <- setdiff(names(elec_kantonsregierung_final), c("Kanton", "Wahljahr", "Total"))
#
# # Dataframe nach Kanton und Wahljahr sortieren und ins lange Format bringen
# df_long <- elec_kantonsregierung_final %>%
# arrange(Kanton, Wahljahr) %>%
# pivot_longer(
# cols = all_of(parteien),
# names_to = "Partei",
# values_to = "Wert_neu"
# ) %>%
# group_by(Kanton, Partei) %>%
# arrange(Wahljahr, .by_group = TRUE) %>%
# mutate(Wert_alt = lag(Wert_neu)) %>%
# ungroup()
#
# # Änderungen filtern: Zeige nur, wo sich der Wert geändert hat (und nicht NA)
# elec_kantonsregierung_changelog <- df_long %>%
# filter(!is.na(Wert_alt),
# Wert_neu != Wert_alt) %>%
# select(Kanton,
# Wahljahr,
# Partei,
# Wert_alt,
# Wert_neu)
#
#
# datatable(elec_kantonsregierung_changelog,
# class = 'nowrap',
# filter = 'top',
# options = list(pageLength = 7,
# scrollX = TRUE,
# search = list(regex = TRUE,
# caseInsensitive = TRUE)))Für jede Partei den Minimalwert des Abstimmungsverhaltens zu verwenden, basiert auf der Zielsetzung, die klarste politische Position einer Partei in einem bestimmten Themenbereich zu identifizieren. Diese Methodik stellt sicher, dass auch bei wenigen Abweichungen von der Mehrheitslinie die tatsächliche Haltung der Partei deutlich erkennbar bleibt.
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_min_x,
y = socio_pct_min_y,
label = Partei)) +
geom_point(size = 3) +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(0, 100)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Grundlage: Minimalwerte des Abstimmungsverhaltens") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 105),
xlim = c(0, 105),
clip = "off")
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_avg_x,
y = socio_pct_avg_y,
label = Partei)) +
geom_ellipse(
aes(x0 = eco_pct_avg_x,
y0 = socio_pct_avg_y,
a = (eco_pct_max_x - eco_pct_min_x) / 2, # Halbachse x
b = (socio_pct_max_y - socio_pct_min_y) / 2, # Halbachse y
angle = 0),
fill = "gray80", alpha = 0.4) +
geom_point(size = 3) +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(-10, +110)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Grundlage: Durchschnitt des Abstimmungsverhaltens als Zentrum, Min-/Max als Ellipse") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 100),
xlim = c(0, 100),
clip = "off")
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_avg_x,
y = socio_pct_avg_y,
label = Partei)) +
geom_ellipse(aes(x0 = eco_pct_avg_x,
y0 = socio_pct_avg_y,
a = (eco_pct_max_x - eco_pct_min_x) / 2, # Halbachse x
b = (socio_pct_max_y - socio_pct_min_y) / 2, # Halbachse y
angle = 0),
fill = "gray80", alpha = 0.4) +
geom_point(size = 3) +
# Kleinere Parteien
geom_point(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" &
Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"),
aes(x = eco_x,
y = socio_y),
shape = 21, fill = "grey", color = "black", size = 1, stroke = 1) +
# Labels der kleineren Partein
geom_text(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" &
Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"),
aes(x = eco_x,
y = socio_y,
label = Partei),
vjust = -1, fontface = "plain", color = "darkgrey") +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(-10, +110)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Durchschnitt des Abstimmungsverhaltens als Zentrum, Min-/Max als Ellipse") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 100),
xlim = c(0, 100),
clip = "off")
ggplot(parties_rating,
aes(x = eco_pct_avg_x,
y = socio_pct_avg_y,
label = Partei)) +
geom_ellipse(
aes(x0 = eco_pct_avg_x,
y0 = socio_pct_avg_y,
a = (eco_pct_max_x - eco_pct_min_x) / 2, # Halbachse x
b = (socio_pct_max_y - socio_pct_min_y) / 2, # Halbachse y
angle = 0),
fill = "gray80", alpha = 0.4) +
geom_point(size = 3) +
# Kleinere Parteien
geom_point(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" #&
#Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"
)
,
aes(x = eco_x, y = socio_y),
shape = 21, fill = "grey", color = "black", size = 1, stroke = 1
) +
# Labels der kleineren Partein
geom_text(data = subset(parties_rating,
`Grosse Partei` == "n" #&
#Relevanz_nationale_Abstimmungen != "-"
)
,
aes(x = eco_x, y = socio_y, label = Partei),
vjust = -1, fontface = "plain", color = "darkgrey"
) +
geom_text(vjust = -0.8) +
geom_segment(aes(x = 50, xend = 50,
y = 0, yend = 100), linetype = "dashed", color = "blue") +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100,
y = 50, yend = 50), linetype = "dashed", color = "blue") +
annotate("text",
x = 0,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Links/staatsgläubig", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 100,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 55,
label = "Rechts/marktwirtschaftlich", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) - 3,
label = "Autoritär/Konservativ", size = 4, hjust = 0.5) +
annotate("text",
x = 50,
y = min(parties_rating$socio_pct_min_y) + 103,
label = "Libertär/Progressiv", size = 4, hjust = 0.5) +
scale_x_continuous(limits = c(-10, +110)) +
labs(x = "Wirtschaftspolitisch",
y = "Gesellschaftspolitisch",
title = "Politische Positionierung im Zwei-Achsen-Modell",
subtitle = "Grundlage: Durchschnitt des Abstimmungsverhaltens als Zentrum, Min-/Max als Ellipse") +
theme_minimal()+
theme(plot.title = element_text(size = 18,
margin = margin(b = 30)),
axis.title.x = element_text(size = 14,
margin = margin(t = 5)),
axis.title.y = element_text(size = 14,
margin = margin(r = 5))) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 100),
xlim = c(0, 100),
clip = "off")
#install.packages("plotly")
library(plotly)
# Datenframe erstellen
parties <- data.frame(
Partei = c("SP", "SVP", "FDP", "GPS", "GLP", "Mitte", "EVP", "EDU"),
Wirtschaft = c(20, 85, 80, 30, 60, 60, 40, 90), # Links = niedrig, Rechts = hoch
Gesellschaft = c(90, 20, 55, 90, 75, 45, 50, 20), # Libertär = hoch, Autoritär = niedrig
Kosmopolitismus = c(90, 15, 60, 95, 85, 50, 55, 20) # Kosmopolitisch = hoch, Nationalistisch = niedrig
)
# Interaktives 3D-Scatterplot mit Plotly
fig <- plot_ly(
data = parties,
x = ~Wirtschaft,
y = ~Gesellschaft,
z = ~Kosmopolitismus,
text = ~Partei,
type = 'scatter3d',
mode = 'markers+text',
marker = list(size = 5),
textposition = 'top center'
)
# Achsen benennen und Layout anpassen
fig <- fig %>% layout(
scene = list(
xaxis = list(title = "Wirtschaftspolitik (links – rechts)"),
yaxis = list(title = "Gesellschaftspolitik (autoritär – libertär)"),
zaxis = list(title = "Kosmopolitismus – Nationalismus")
),
title = "Schweizer Parteien im 3D-Koordinatensystem nach Kitschelt"
)
# Plot anzeigen
fig